决策树的初步认识及Python实现

决策树的初步认识及Python实现

决策树是一种常用的机器学习算法，它通过构建树形结构来模拟决策过程，用于分类和回归问题。决策树的特点是易于理解、可解释性强，且不需要对数据分布作出过多的假设。

本文将介绍决策树算法的基本原理，并用Python实现一个简单的分类器。

1. 决策树算法原理

决策树算法的基本思想是从训练数据中学习一棵树，使得树能够对新的数据进行分类或回归预测。下面介绍一下决策树的生成过程：

（1）选择最优特征

从所有特征中选择一个最优特征，使得将数据集按照这个特征划分后，各个子集的纯度最高（即同类别样本最多）。通常采用信息增益、信息增益比、基尼指数等算法来评估每个特征的重要性。

（2）划分数据集

根据选择的最优特征，将数据集划分为多个子集，使得每个子集内仅含有同类别样本。

（3）生成子树

对每个子集递归执行（1）和（2）步，直到当前子集内所有样本都属于同一类别或者达到预定的树深度。

（4）构建决策树

构建完所有子树后，将它们合并成一棵完整的决策树。

2. Python实现决策树

下面是一个简单的用Python实现决策树的例子。我们使用sklearn库自带的鸢尾花数据集，对其进行分类。

from sklearn.datasets